| 研究課題/領域番号 |
23591818
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
放射線科学
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
石津 浩一 京都大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (50314224)
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| 研究分担者 |
杉本 直三 京都大学 (20196752)
山田 亮 京都大学 (50301106)
池田 昭夫 京都大学 (90212761)
中本 裕士 京都大学 (20360844)
大石 直也 京都大学 (40526878)
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| 連携研究者 |
酒井 晃二 京都大学 (20379027)
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2013
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2013年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2012年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2011年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | FDG-PET / 早期認知症 / 多変量解析 / データマイニング / 診断支援 / 予測分析 / SVM / k-index法 / 認知症 / 画像診断支援 / クラス判別 / alzheimer / MCI / multivariate analysis / classifier / decision making / k-index method |
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| 研究概要 |
FDG-PET画像による認知症の診断支援システム構築の基礎的検討を目的とした。健常者とMCI（早期認知症）の鑑別を、日本人の健常者23名、MCI患者58名で検討した。FDG-PET画像上に自動処理で116個の関心領域を設定し、各領域の全脳に対するFDG集積率を用いた。クラス判別にはSVMと研究代表者が独自に開発したk-index法を用いた結果、ROC解析のカーブ下面積はそれぞれ74.3%と71.1%であった。MCIの臨床診断の精度の低さを考慮すると画像のみでの判別として良好な結果と思われた。また多数の癌患者の脳FDG-PET画像では患者体重と大脳皮質のFDG集積に逆相関が見られた。
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